База знаний с ИИ кажется простой: загрузили документы, задали вопрос, получили ответ. На практике качество зависит не только от модели. Важно, какие материалы попали в базу, как они разбиты и может ли пользователь проверить источник.
Начните с конкретных вопросов
Не загружайте весь архив сразу. Соберите вопросы, на которые команда регулярно ищет ответы, и добавьте документы, где эти ответы действительно есть.
Подготовьте материалы
Скан без распознанного текста, таблица без заголовков и пять версий одного регламента создают шум. Чем яснее структура источников, тем точнее поиск нужного фрагмента.
Показывайте опору ответа
Пользователь должен понимать, на каком документе основан результат. Ссылка на источник помогает быстро проверить формулировку и заметить устаревший материал.
Улучшайте на реальных запросах
Соберите вопросы сотрудников, найдите слабые ответы и поправьте базу. Качество RAG растёт не от обещаний модели, а от последовательной работы с источниками.